Senior AI Backend (Node.js) Developer
MEDvidi ищет Senior Backend Node.JS Developer для присоединения к нашей команде AI Automation и руководства разработкой AI-driven integrations в рамках нашей телемедицинской платформы.
В этой роли вы будете проектировать и масштабировать серверные системы, которые связывают наш основной продукт с AI-сервисами для автоматизации рабочих процессов пациентов и поставщиков медицинских услуг. Вы будете работать с производственными системами с сильным акцентом на надежность, безопасность и пользовательский опыт, и ваши решения будут напрямую улучшать взаимодействие тысяч людей с нашей платформой.
Обязанности:
- Разработка и создание серверной архитектуры для систем автоматизации на базе ИИ с акцентом на производительность, масштабируемость и отказоустойчивость.
- Интеграция и масштабирование продуктовых функций на основе LLM, тесное сотрудничество с AI-инженерами и продуктовыми командами.
- Внедрение и развитие агентных систем (например, ReAct, supervisor-agent models), поддерживающих сложные потоки принятия решений.
- Оптимизация конвейеров Retrieval-Augmented Generation (RAG) и обогащения контекста LLM с использованием структурированных и неструктурированных данных.
- Разработка надежных API для внутренних сервисов и внешних интеграций.
- Обеспечение строгих практик наблюдаемости, мониторинга и оповещения с использованием таких инструментов, как Grafana и OpenSearch.
- Участие в ревью кода, обсуждениях архитектуры и продвижение инженерного совершенства.
- Поддержание высококачественной технической документации для недавно разработанных систем и API для обеспечения ясности и обмена знаниями в команде.
- Сотрудничество с кросс-функциональными командами для согласования серверных систем с продуктовыми целями и потребностями пользователей.
Требования:
- 8+ лет коммерческой backend-разработки на Node.js в продуктовых компаниях (предпочтительно SaaS) с глубоким пониманием комплексных backend-систем от начала до конца.
- Богатый опыт проектирования backend-архитектур и технических решений, включая декомпозицию системы, компромиссы в масштабируемости, долгосрочную поддерживаемость и выбор технологий.
- Подтвержденный опыт создания масштабируемых, высокопроизводительных backend-систем и надежных API с глубоким пониманием потоков данных, режимов отказа и узких мест производительности.
- Практический опыт интеграции LLM в реальные производственные системы (не демо) с акцентом на надежность, предсказуемость, контроль затрат и измеримое улучшение качества.
- Опыт проектирования и внедрения многоагентных AI-рабочих процессов в продакшене, включая логику оркестрации, паттерны ReAct, архитектуры supervisor-agent и четкое понимание того, когда такие подходы оправданы.
- Практический опыт работы с современными AI-фреймворками, в первую очередь LangGraph, и знакомство с альтернативами, такими как Haystack, CrewAI, AutoGen, SmolAgents или аналогичными.
- Солидный опыт проектирования и оптимизации RAG-конвейеров, включая эмбеддинги, векторные базы данных, стратегии поиска, подходы к ранжированию, стратегии чанкинга и компромиссы между качеством и задержкой.
- Сильные навыки prompt engineering, включая структурированные выводы (JSON/YAML), валидацию схемы, итерацию на основе оценки (например, AI eval frameworks) и методы повышения надежности, выходящие за рамки решений, основанных только на промптах.
- Понимание LLM-инфраструктуры в производственных средах, включая:
- трейсинг и наблюдаемость (LangSmith, Langfuse или аналогичные),
- фреймворки оценки и метрики качества,
- инструментарий и оркестрация,
- механизмы безопасности и защитные ограждения,
- оптимизация производительности и затрат.
- Практический опыт работы с PostgreSQL (проектирование схемы, миграции, оптимизация производительности).
- Практический опыт работы с AWS (CDK, Lambda, API Gateway, ElastiCache).
- Хорошее понимание наблюдаемости и отладки (Grafana, OpenSearch или аналогичные).
- Сильная инженерная культура: тестирование, CI/CD и ревью кода коллегами.
